python脚本,给出利用CBOW进行文本分类 ,并能进行验证的示例
时间: 2024-05-05 20:18:08 浏览: 12
当然,我明白您的要求,并会按照您的要求回答问题。以下是利用CBOW进行文本分类,并能进行验证的Python脚本示例:
```python
# -*- coding: utf-8 -*-
# 导入所需的库和模块
import pandas as pd
import numpy as np
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense, Dropout, Embedding, Bidirectional
from keras.optimizers import Adam
# 数据预处理
dataset = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8')
max_features = 5000 # 词库数量
max_length = 100 # 每条数据的最大长度
tokenizer = Tokenizer(num_words=max_features, split=' ')
tokenizer.fit_on_texts(dataset['text'].values)
X = tokenizer.texts_to_sequences(dataset['text'].values)
X = pad_sequences(X, maxlen=max_length)
# 标签处理
Y = pd.get_dummies(dataset['label']).values
num_classes = len(Y[0])
# 训练和测试数据划分
split_ratio = 0.2 # 划分比例
split_index = int(len(X) * (1 - split_ratio))
X_train, X_test = X[:split_index], X[split_index:]
Y_train, Y_test = Y[:split_index], Y[split_index:]
# CBOW模型
def create_model():
model = Sequential()
model.add(Embedding(max_features, 128, input_length=max_length))
model.add(Bidirectional(LSTM(64, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2)))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
return model
model = create_model()
adam = Adam(lr=0.001, decay=1e-6)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=adam, metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, Y_train, epochs=20, batch_size=32, validation_data=(X_test, Y_test))
# 模型评估
score, acc = model.evaluate(X_test, Y_test, verbose=2, batch_size=32)
print('\nTest score:', score)
print('Test accuracy:', acc)
```
此脚本使用Keras库实现了一个基于CBOW的文本分类模型,能够将文本数据转化为数字序列,并通过LSTM和全连接层进行分类。您只需要将数据集和标签进行适当调整,即可在自己的数据集上训练和测试模型。请注意,此脚本可能需要进一步的优化和修改,以适应不同的数据集和需求。
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